实时计算 Flink版

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【资料合集】Apache Flink 精选PDF下载
Apache Flink是一款分布式、高性能的开源流式处理框架,本文收集整理了Apache Flink相关的PDF和文章资料,供大家参考。
数据仓库介绍与实时数仓案例
1.数据仓库简介 数据仓库是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策。
独家专访阿里集团副总裁贾扬清:我为什么选择加入阿里巴巴?
在这次访谈中,贾扬清向我们透露了他加入阿里的原因,并对他目前在阿里主要负责的工作做了详细说明,他不仅回顾了过去 6 年 AI 框架领域发生的变化,也分享了自己对于 AI 领域现状的观察和对未来发展的思考。结合自己的经验,贾扬清也给出了一些针对 AI 方向选择和个人职业发展的建议,对于 AI 从业者来
现代流式计算的基石:Google DataFlow
0. 引言 今天这篇继续讲流式计算。毫无疑问,Apache Flink 和 Apache Spark (Structured Streaming)现在是实时流计算领域的两个最火热的话题了。那么为什么要介绍 Google Dataflow 呢?Streaming Systems 这本书在分析 Fli...
通过Flink实时构建搜索引擎的索引
1.背景介绍 搜索引擎的出现大大降低了人们寻找信息的难度,已经深入到生活与工作的方方面面,简单列举几个应用如下: 互联网搜索,如谷歌,百度等; 垂直搜索,如淘宝、天猫的商品搜索; 站内搜索,各个内容网站提供的站内搜索服务; 企业内部搜索,员工查询企业内部信息; 广告投放,根据投放上下文检索出对应的广告主和广告内容; 搜索引擎的关键是让用户找到其所需信息,其整体架构如下: 从图示可知,一个搜索引擎从大的方面来看主要包括两部分,一部分是提供在线的搜索服务,一部分要把原始数据已离线的方式建立索引,建立索引是信息可搜索的前提。
Flume+Kafka+Flink+Redis构建大数据实时处理系统:实时统计网站PV、UV展示
1.大数据处理的常用方法 大数据处理目前比较流行的是两种方法,一种是离线处理,一种是在线处理,基本处理架构如下: 在互联网应用中,不管是哪一种处理方式,其基本的数据来源都是日志数据,例如对于web应用来说,则可能是用户的访问日志、用户的点击日志等。
搜索双链路实时计算体系@双11实战
该文章来自阿里巴巴技术协会(ATA)精选集  0. 前言 何为双链路实时计算体系?微观实时计算链路 a) 最细粒度商品/店铺/用户数据的实时 b) 底层模型的实时宏观实时计算链路 相比微观实时,宏观实时的对象粒度更粗,更上层 a) 以实时效果为目标,基于bandit learning的实
独家专访阿里集团副总裁贾扬清:我为什么选择加入阿里巴巴?
在这次访谈中,贾扬清向我们透露了他加入阿里的原因,并对他目前在阿里主要负责的工作做了详细说明,他不仅回顾了过去 6 年 AI 框架领域发生的变化,也分享了自己对于 AI 领域现状的观察和对未来发展的思考。
Aliware-MQ消息队列技术架构与最佳实践
在阿里云生态日,阿里巴巴中间件产品专家不铭分享了《Aliware-MQ消息队列》。他从功能特性、技术架构、最佳实践、案例分析四个方面进行了分享。在分享中,他主要介绍了Aliware-MQ的线性扩展技术、存储模型、负载均衡、数据流、刷盘策略、高可靠/高可用方案进行了介绍,并通过案例进行了具体实践分享。
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